Como uma distribuição normal afeta a forma de uma distribuição de amostragem
Nas estatísticas, quando a distribuição original para uma população X
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Video: Grings - Amostragem com Distribuição Normal aula 15
também será normal, independentemente do tamanho da amostra n.
Video: Exemplo de problema sobre Distribuição Amostral
Por exemplo, se você olhar para a quantidade de tempo (X) Necessário para um trabalhador de escritório para completar uma tarefa, você pode achar que X tinha uma distribuição normal (referem-se a curva inferior na figura).
Video: AULA 8 - ESTATÍSTICA: AMOSTRAGEM - DISTRIBUIÇÃO DE PROPORÇÕES E DISTRIBUIÇÃO NORMAL
Se você consultar as outras curvas na figura, você vê os tempos médios para amostras de n = 10 e n = 50 empregados de escritório, respectivamente, também têm distribuições normais.
Quando X tem uma distribuição normal, a amostra significa também sempre têm uma distribuição normal, não importa o que amostras de tamanho que você toma, mesmo se você tomar amostras de apenas 2 trabalhadores de escritório em um momento de calcular a média da amostra.
A diferença entre as curvas na figura não é o meio ou as suas formas, mas sim a sua quantidade de variabilidade (como fechar os valores na distribuição são à média). Resultados obtidos sobre amostras grandes variar menos e será mais concentrada em torno da média do que os resultados a partir de amostras pequenas ou resultados a partir dos indivíduos na população.